基于混合优化算法的关节臂式测量机参数标定

为进一步提高关节臂式坐标测量机等高机动性精密测量设备的测量精度,使用D-H矩阵法建立其关节坐标转换数学模型并据此推导出参数误差模型.针对非线性多参数标定问题,通过变换分析消除了最小二乘法求解时矩阵中的冗余参数,降低了计算的复杂性.设定判定准则并实现最小二乘法和模拟退火算法的混合,提出了一种基于混合优化算法的参数标定方法,解决了LM算法的初值设定和SA算法的搜索效率逐步降低的问题.实验结果表明:关节臂式测量机参数经混合优化算法标定后,参数的误差范围有了显著的缩小,单点重复性误差的平均值减小了1.746 mm,长度误差的平均值减小了0.941 mm,测量误差得到了进一步的抑制.     

位移放大型扭转阻尼器性能分析

为了加固梁柱节点、避免框架结构出现"弱节点"的破坏模式、提高框架结构整体的抗震和耗能能力,研制出一种具有自主知识产权的位移放大型扭转阻尼器(DATD),并对其进行数值分析和试验研究.首先,设计了18个具有不同参数的DATD,建立其有限元模型进行数值分析;随后,设计并制作了一个DATD,进行性能试验并与有限元分析结果对比.结果表明:DATD滞回曲线饱满,耗能能力强;有限元分析与性能试验的滞回曲线吻合较好,且随着加载位移的增加,两者间误差变小,因此可以采用建立的有限元模型来研究DATD的力学性能.最后,对DATD进行参数影响分析,研究了铅芯直径、铅芯距中轴距离、橡胶层直径、橡胶层厚度及橡胶剪切模量对其特征参数的影响,结果表明:DATD的屈服剪力、等效刚度、等效阻尼比及耗能系数随着铅芯直径增大而明显增大,随着铅芯距中轴距离的增大略有增大;随着橡胶层直径、橡胶剪切模量的增大,屈服剪力及等效刚度逐渐增大而耗能系数及等效阻尼比逐渐减小;4个特征参数均随着橡胶层厚度的增大而略微减小.     

基于改进灰狼算法优化SVR的航天侦察装备效能评估

定量评估航天侦察装备效能是武器装备体系建设的重要环节之一, 对装备发展和作战应用具有重要的现实意义。针对评估样本数据少、效能在多指标因素影响下变化规律非线性等条件下的效能评估问题, 提出一种基于改进灰狼(improved grey wolf optimizer, IGWO)算法优化的支持向量回归机(support vector regression, SVR)评估方法(IGWO-SVR)。引入反向学习策略及余弦非线性收敛因子改进灰狼优化算法收敛性能及全局寻优能力, 并将其应用于基于支持SVR效能评估参数的优化。基于航天侦察装备特点, 构建评估指标体系及航天侦察装备效能评估模型。最后, 通过对一定作战想定背景下航天侦察装备效能进行仿真评估, 验证了所提方法的合理性及优化模型的有效性。     

汉语文化学习词典中观念词的释义研究

文章以待出版的《汉语文化学习词典》中收录的观念词为研究素材，探讨观念词的释义理念、释义方式，提取恰当的释义参数，构建完整有效的释义模式。根据基义内部义素的层级结构和框架语义学，为观念词设置合理的释义参数并建立有效的释义模式。将观念词进行详细分类，按照不同的小类提取释义参数，建立释义模式。观念词的释义要最大程度地满足学习者对于学习汉民族文化的需求，遵循同场同模式原则，顺应学习者的认知过程，以充分发挥文化词典的工具效能。     

数控仿真中切削面计算的并行化研究

针对高离散精度模型与刀具包围体进行切削计算的情况,由于三维图像重建的计算量大,基于传统CPU实现的数控加工仿真系统不能满足实时性的三维绘制。本文利用GPU的并行性特点,提出并行方式数控仿真切削面显示算法:通过线程并行处理基于MC算法的实体构造模型中体素与刀具包围体的切削计算,根据切削后体素角点信息和边的状态查找建立的构型索引表和交点数目索引表,加速数控仿真切削面的提取,从而提高三维图像的绘制速度,满足实时性显示要求。     

二氧化碳观测卫星遥感反演研究进展

二氧化碳(CO_2)是大气中主要的温室气体,利用卫星平台观测大气干空气柱中对流层二氧化碳气体体积混合比(XCO_2)是当前温室气体监测的主流手段.首先介绍了5种具备近地面XCO_2浓度观测能力的卫星平台,并以GOSAT卫星的短波红外二级数据产品为例,重点介绍了中国2009～2016年大气XCO_2浓度的时空变化情况.结果表明,中国XCO_2浓度高值区主要出现在东南部,西部地区以及高纬度地区XCO_2浓度相对较低.8年间XCO_2平均浓度为392.28 ppm,并以2.28 ppm/a的速度持续增长.XCO_2浓度随NDVI有明显的季节变化,春季最高,夏季最低,年平均变化量达到6.2 ppm.     

VaR模型在股票风险管理中的应用研究

采用VaR模型对股票进行风险管理.介绍了VaR的3种主要计算方法,分别是参数模拟法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法,选取2016年沪深300指数每日收盘价序列作为分析目标,采用参数模拟法,通过MATLAB软件估计VAR值,计算出在一定的持有期内,在相应的置信度水平下的最大损失.对股票市场的风险管理提出了相关建议,并提出VaR模型未来的发展方向.